Caixa Preta Squid AI
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A inteligência artificial (IA) é cada vez mais utilizada na genómica para filtrar grandes quantidades de dados do genoma para identificar potenciais alvos terapêuticos, apesar da natureza opaca da tomada de decisões da IA. Para resolver isso, os cientistas do Laboratório Cold Spring Harbor desenvolveram o SQUID (Surrogate Quantitative Interpretability for Deepnets), uma ferramenta projetada para melhorar a interpretabilidade dos modelos de IA em genômica.

O SQUID, desenvolvido por cientistas do Laboratório Cold Spring Harbor, melhora a interpretabilidade da IA ​​em genômica usando uma grande biblioteca de ADN variantes e o programa MAVE-NN para analisar seus efeitos.

Esta ferramenta ajuda os pesquisadores a fazer previsões genéticas mais precisas e apoia o desenvolvimento de hipóteses para uma melhor compreensão das funções genômicas.

SQUID Pries abre caixa preta de IA

A inteligência artificial continua a se infiltrar em muitos aspectos de nossas vidas. Mas e a biologia, o estudo da própria vida? A IA pode examinar centenas de milhares de pontos de dados do genoma para identificar potenciais novos alvos terapêuticos. Embora esses insights genômicos possam parecer úteis, os cientistas não têm certeza de como os modelos de IA atuais chegam às suas conclusões. Agora, um novo sistema chamado SQUID chega ao local armado para abrir a caixa preta de lógica interna obscura da IA.

Pipeline computacional SQUID
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Uma ilustração descrevendo o pipeline computacional do SQUID. Crédito: Laboratórios Koo e Kinney / Laboratório Cold Spring Harbor

SQUID: Melhorando a interpretabilidade da IA

SQUID, abreviação de Surrogate Quantitative Interpretability for Deepnets, é uma ferramenta computacional criada por cientistas do Cold Spring Harbor Laboratory (CSHL). Ele foi projetado para ajudar a interpretar como os modelos de IA analisam o genoma. Comparado com outras ferramentas de análise, o SQUID é mais consistente, reduz o ruído de fundo e pode levar a previsões mais precisas sobre os efeitos das mutações genéticas.

Como isso funciona muito melhor? A chave, diz Peter Koo, professor assistente do CSHL, está no treinamento especializado do SQUID.

“As ferramentas que as pessoas usam para tentar compreender esses modelos vêm em grande parte de outras áreas, como visão computacional ou processamento de linguagem natural. Embora possam ser úteis, não são ideais para a genômica. O que fizemos com o SQUID foi aproveitar décadas de conhecimento genético quantitativo para nos ajudar a entender o que essas redes neurais profundas estão aprendendo”, explica Koo.

Evan Seitz
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Evan E. Seitz, o principal autor deste estudo, é pós-doutorado nos laboratórios Kinney e Koo. Crédito: Laboratório Cold Spring Harbor

O SQUID funciona primeiro gerando uma biblioteca de mais de 100.000 sequências variantes de DNA. Em seguida, analisa a biblioteca de mutações e seus efeitos usando um programa chamado MAVE-NN (Multiplex Assays of Variant Effects Neural Network). Esta ferramenta permite aos cientistas realizar milhares de experimentos virtuais simultaneamente. Na verdade, eles podem “pescar” os algoritmos por trás das previsões mais precisas de uma determinada IA. Sua “captura” computacional poderia preparar o terreno para experimentos mais fundamentados na realidade.

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O impacto prático do SQUID

“Os experimentos in silico (virtuais) não substituem os experimentos reais de laboratório. No entanto, eles podem ser muito informativos. Eles podem ajudar os cientistas a formar hipóteses sobre como funciona uma determinada região do genoma ou como uma mutação pode ter um efeito clinicamente relevante”, explica Justin Kinney, professor associado do CSHL, coautor do estudo.

Existem muitos modelos de IA no mar. Mais pessoas entram nas águas todos os dias. Koo, Kinney e colegas esperam que o SQUID ajude os cientistas a encontrar aqueles que melhor atendem às suas necessidades especializadas.

Embora mapeado, o genoma humano continua a ser um terreno incrivelmente desafiador. O SQUID poderia ajudar os biólogos a navegar no campo de forma mais eficaz, aproximando-os da verdadeira realidade das suas descobertas. implicações médicas.

Referência: 21 de junho de 2024, Comunicações da Natureza.
DOI: 10.1038/s42256-024-00851-5

Financiamento: Fundação Simons, Instituto Nacional de SaúdeFundação Alfred P. Sloan



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Formado em Educação Física, apaixonado por tecnologia, decidi criar o site news space em 2022 para divulgar meu trabalho, tenho como objetivo fornecer informações relevantes e descomplicadas sobre diversos assuntos, incluindo jogos, tecnologia, esportes, educação e muito mais.